Experiência do setor financeiro em compliance, gestão de riscos e governança de dados pode acelerar a adoção responsável da Inteligência Artificial em diferentes setores
Hand holding cloud system with data protection
São Paulo, outubro de 2026 – Impulsionadas pela busca por produtividade, inovação e vantagem competitiva, empresas de diversos setores têm acelerado investimentos em Inteligência Artificial (IA). No entanto, o sucesso dessas iniciativas depende cada vez mais da existência de estruturas sólidas de governança, compliance e gestão de riscos. Nesse contexto, bancos e seguradoras despontam como uma referência para organizações que buscam escalar o uso da tecnologia de forma segura, transparente e sustentável.
Por lidarem diretamente com riscos patrimoniais, dados altamente sensíveis e exigências regulatórias rigorosas, instituições financeiras e seguradoras historicamente atuam na vanguarda da governança corporativa. A experiência acumulada em compliance, gestão de riscos, privacidade e governança de dados oferece uma base estruturada e amplamente testada que pode acelerar a adoção da IA, ao mesmo tempo em que reduz riscos operacionais, regulatórios e reputacionais.
Ricardo Villar, VP de AI Solutions na Software.com.br, aponta pontos relevantes sobre a atuação desses setores e destaca que, embora operem em um ambiente regulatório mais complexo, os desafios enfrentados por bancos e seguradoras não são exclusivos desses segmentos. “Empresas de varejo, indústria, saúde, tecnologia e serviços também precisam garantir que seus sistemas de IA sejam confiáveis, seguros, transparentes e alinhados às regulamentações vigentes. A diferença é que o setor financeiro já percorreu esse caminho ao desenvolver mecanismos de controle, auditoria e supervisão para tecnologias críticas. Por isso, muitas das práticas adotadas por essas instituições podem servir como um modelo para organizações de qualquer porte ou setor que desejam implementar a IA de forma responsável”, explica o executivo.
Confira cinco lições que outras indústrias podem aprender com bancos e seguradoras
- Adotar uma gestão de riscos madura para os modelos de IA
Bancos e seguradoras utilizam modelos analíticos complexos há décadas, incluindo sistemas de concessão de crédito e precificação de riscos. Por isso, desenvolveram estruturas robustas de Model Risk Management (MRM), ou gestão de risco de modelos, uma metodologia que estabelece controles rigorosos ao longo de todo o ciclo de vida dos algoritmos.
Uma prática fundamental é a manutenção de um inventário centralizado de todos os modelos em produção, contendo informações como finalidade, responsáveis e classificação de risco. Além disso, antes de entrar em operação, cada modelo passa por uma validação independente conduzida por equipes que não participaram do seu desenvolvimento. O objetivo é realizar testes de estresse, verificar sua lógica e identificar possíveis falhas antes que elas impactem clientes ou operações.
“Embora essa prática seja comum no setor financeiro, ela pode ser facilmente adaptada a outros segmentos. Uma empresa de varejo, por exemplo, pode aplicar o mesmo processo para validar sistemas de recomendação de produtos, enquanto uma indústria pode utilizá-lo para avaliar modelos de manutenção preditiva antes de colocá-los em operação”, esclarece o executivo.
- Garantir rastreabilidade e qualidade dos dados
A qualidade da IA depende diretamente da qualidade dos dados que a alimentam. Para atender regulamentações e requisitos de conformidade, instituições financeiras mantêm processos rigorosos de data lineage, conceito que permite rastrear toda a trajetória de um dado, desde sua origem até sua utilização em relatórios, sistemas ou modelos de IA.
Essa capacidade de identificar de onde os dados vieram, quais tratamentos receberam e quem possui acesso a eles cria uma base sólida para o desenvolvimento de modelos mais confiáveis e auditáveis. Além disso, políticas rigorosas de privacidade e consentimento contribuem para evitar o uso inadequado de informações sensíveis, fortalecendo a conformidade e reduzindo potenciais vieses nos algoritmos.
“A rastreabilidade dos dados também é relevante para setores como saúde, manufatura e telecomunicações, onde decisões baseadas em informações incorretas podem gerar impactos operacionais, financeiros ou reputacionais significativos”, afirma Ricardo.
- Priorizar transparência, explicabilidade e mitigação de vieses
Quando uma decisão automatizada impacta diretamente um cliente, como a aprovação de crédito ou a contratação de um seguro, é necessário explicar claramente os critérios que levaram ao resultado.
Por essa razão, bancos e seguradoras não podem depender exclusivamente de modelos de “caixa-preta”, nos quais é difícil compreender como uma determinada decisão foi tomada. A necessidade de prestar contas a clientes, auditores e reguladores impulsionou a adoção de práticas de Explainable AI (XAI), ou IA explicável, um conjunto de métodos que traduz decisões complexas em justificativas compreensíveis para pessoas e áreas de negócio.
“Além disso, é comum que essas organizações utilizem métricas e ferramentas para identificar potenciais discriminações relacionadas a fatores como raça, gênero ou idade, garantindo que os modelos operem de forma mais justa, transparente e auditável”, explica Ricardo.
- Incorporar segurança e privacidade desde a concepção das soluções
O setor financeiro convive há muitos anos com requisitos rigorosos de proteção de dados e segurança da informação. Como consequência, práticas como criptografia, anonimização de dados e controle de acessos já fazem parte da cultura organizacional dessas instituições.
Essa mentalidade de privacy by design, ou privacidade desde a concepção, prevê que mecanismos de proteção sejam incorporados desde as etapas iniciais de desenvolvimento de um sistema, e não apenas após sua implementação.
- Estruturar governança para responder rapidamente às novas regulações
A regulamentação da IA avança em diferentes regiões do mundo, exigindo das organizações maior preparo para atender novos requisitos de transparência, responsabilidade e controle.
Nesse aspecto, o setor financeiro já possui uma vantagem importante. Muitas instituições contam com estruturas consolidadas de governança, áreas de compliance, comitês de ética, encarregados pela proteção de dados e processos formais de gestão regulatória. Essa base organizacional permite absorver novas exigências relacionadas à Inteligência Artificial de forma mais ágil e com menor custo de adaptação.
“Embora empresas de outros setores possam estar em estágios diferentes de maturidade, a criação de estruturas de governança desde o início das iniciativas de IA pode facilitar significativamente a adequação a futuras exigências regulatórias”, sugere Ricardo.
Governança como aceleradora da inovação
Embora a Inteligência Artificial seja frequentemente associada à inovação tecnológica, a experiência do setor financeiro demonstra que a geração de valor sustentável depende também da existência de controles, processos e mecanismos de supervisão bem definidos.
“A governança atua muito mais como um facilitador da inovação, do que como um conjunto de obrigações regulatórias, permitindo que as empresas avancem com mais confiança na adoção de novas tecnologias. Ao incorporar práticas já consolidadas por bancos e seguradoras, é possível que organizações de diferentes segmentos desenvolvam iniciativas de IA mais seguras, transparentes e alinhadas às expectativas de clientes, parceiros e órgãos reguladores, ampliando o potencial de geração de valor da tecnologia no longo prazo”, conclui Ricardo.